Integrácia Atlassian MCP Servera

Na čo slúži „Atlassian“ MCP Server?

Atlassian MCP Server prepája AI asistentov s populárnymi nástrojmi pre riadenie projektov od Atlassian – Jira a Confluence. Funguje ako most medzi AI modelmi a týmito platformami, čím umožňuje automatizované a inteligentné workflowy pre chytré riadenie projektov. Tým, že sprístupňuje dáta a akcie Jira a Confluence cez Model Context Protocol (MCP), tento server umožňuje AI pracovať s úlohami, tiketmi, dokumentáciou a projektovými zdrojmi. Vďaka tomu môžu AI asistenti získavať, aktualizovať a spravovať projektové informácie, automatizovať opakujúce sa úlohy a poskytovať kontextové informácie – čím zásadne zjednodušujú produktivitu vývojárov a tímov prostredníctvom hlbokej integrácie AI do projektového manažmentu.

Zoznam promptov

V repozitári ani jeho dokumentácii nie sú uvedené žiadne šablóny promptov.

Zoznam zdrojov

V repozitári ani v dokumentácii nie sú výslovne zdokumentované MCP zdroje.

Zoznam nástrojov

V prehľade repozitára ani v dokumentácii nie je uvedený žiaden explicitný zoznam nástrojov. Pre detailný zoznam je potrebná navigácia v kóde, ale v dostupnej dokumentácii alebo README nie je uvedený.

Príklady použitia tohto MCP servera

• Správa tiketov Jira: AI asistenti môžu vytvárať, upravovať a získavať Jira issues, čo pomáha vývojárom efektívnejšie sledovať chyby, úlohy a požiadavky na funkcionalitu.
• Získavanie znalostí z Confluence: Získavajte dokumentáciu alebo zápisy zo stretnutí z Confluence, čo umožňuje AI odpovedať na otázky alebo sumarizovať informácie pre tím.
• Automatizované projektové reporty: Generujte a doručujte status reporty projektov agregovaním dát z Jira a Confluence pre zainteresované strany.
• Automatizácia úloh: Automatizujte opakujúce sa kroky workflowu, ako priraďovanie ticketov, aktualizácie statusov alebo vytváranie konceptov dokumentácie.
• Kontextová asistencia: Poskytujte vývojárom aktuálny kontext z projektových systémov pre informovanie o zmenách v kóde, plánovaní či recenziách.

Ako to nastaviť

Windsurf

1. Uistite sa, že máte nainštalovaný Node.js.
2. Otvorte konfiguračný súbor Windsurf.
3. Pridajte Atlassian MCP Server pomocou tohto JSON úryvku:

{
  "mcpServers": {
    "atlassian": {
      "command": "npx",
      "args": ["@phuc-nt/mcp-atlassian-server@latest"]
    }
  }
}

4. Uložte konfiguráciu a reštartujte Windsurf.
5. Overte nastavenie kontrolou stavu MCP servera vo Windsurf.

Claude

1. Predpoklad: Nainštalovaný Node.js.
2. Nájdite konfiguráciu Claude pre MCP servery.
3. Pridajte konfiguráciu Atlassian MCP Servera:

{
  "mcpServers": {
    "atlassian": {
      "command": "npx",
      "args": ["@phuc-nt/mcp-atlassian-server@latest"]
    }
  }
}

4. Uložte a reštartujte Claude.
5. Overte spustenie servera skontrolovaním rozhrania Claude.

Cursor

1. Uistite sa, že Node.js je dostupný.
2. Upravte konfiguračný súbor Cursor pre MCP servery.
3. Vložte nasledujúce:

{
  "mcpServers": {
    "atlassian": {
      "command": "npx",
      "args": ["@phuc-nt/mcp-atlassian-server@latest"]
    }
  }
}

4. Uložte a reštartujte Cursor.
5. Skontrolujte sekciu MCP v Cursor pre Atlassian server.

Cline

1. Nainštalujte Node.js, ak ešte nie je prítomný.
2. Pristúpte ku konfiguračnému súboru pre Cline.
3. Pridajte položku Atlassian MCP Server:

{
  "mcpServers": {
    "atlassian": {
      "command": "npx",
      "args": ["@phuc-nt/mcp-atlassian-server@latest"]
    }
  }
}

4. Uložte a reštartujte Cline.
5. Overte funkčnosť spustením testovacieho MCP príkazu.

Zabezpečenie API kľúčov (príklad s environmentálnymi premennými):

Na bezpečnú správu Atlassian prihlasovacích údajov použite environmentálne premenné (napr. v súbore .env):

ATLASSIAN_API_KEY=your_api_key_here
JIRA_DOMAIN=your_jira_domain
CONFLUENCE_DOMAIN=your_confluence_domain

Príklad referencie v JSON (použitie env premenných):

{
  "mcpServers": {
    "atlassian": {
      "command": "npx",
      "args": ["@phuc-nt/mcp-atlassian-server@latest"],
      "env": {
        "ATLASSIAN_API_KEY": "${ATLASSIAN_API_KEY}",
        "JIRA_DOMAIN": "${JIRA_DOMAIN}",
        "CONFLUENCE_DOMAIN": "${CONFLUENCE_DOMAIN}"
      }
    }
  }
}

Ako používať tento MCP vo workflowoch

Použitie MCP vo FlowHunt

Na integráciu MCP serverov do vášho FlowHunt workflowu začnite pridaním MCP komponentu do vášho toku a jeho prepojením s vaším AI agentom:

Kliknite na komponent MCP pre otvorenie konfiguračného panela. V sekcii systémovej MCP konfigurácie vložte údaje o vašom MCP serveri v tomto JSON formáte:

{ “MCP-nazov”: { “transport”: “streamable_http”, “url”: “https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url" } }

Po nakonfigurovaní môže AI agent využívať tento MCP ako nástroj s prístupom ku všetkým jeho funkciám a možnostiam. Nezabudnite zmeniť “MCP-nazov” na skutočný názov vášho MCP servera (napr. “github-mcp”, “weather-api” a pod.) a URL nahraďte vaším MCP server URL.

Prehľad

| Podpora Roots | ⛔ | Nespomenuté v dokumentácii |

Na základe dostupnej dokumentácie Atlassian MCP Server poskytuje základnú integráciu s Jira a Confluence, avšak chýba detailnejšia verejná dokumentácia k promptom, zdrojom a nástrojom. Výhodou je MIT licencia, návod na nastavenie a reálne použitia, no absencia detailných informácií o protokole a nástrojoch znižuje celkové hodnotenie.

Náš názor

Celkovo tento MCP server získava stredné hodnotenie za základnú integráciu a praktické príklady využitia, no zlepšiť by sa mohol rozšírením dokumentácie o MCP špecifiká ako prompty, zdroje, nástroje, roots či sampling.

MCP skóre